Apa itu Profiling Data?
Apa itu Profiling Data?
Profiling data adalah proses meninjau data suatu organisasi untuk memahami informasi yang ada, cara penyimpanannya, dan hubungan antar set data yang berbeda. Perusahaan besar mengumpulkan data dari ratusan atau ribuan sumber, dan ini dapat menyebabkan redundansi, inkonsistensi, dan masalah akurasi data lainnya yang memengaruhi proyek analitik di masa mendatang. Profiling data bertujuan untuk mengevaluasi kualitas data menggunakan alat otomatisasi yang mengidentifikasi dan melaporkan pola konten dan penggunaan. Ini merupakan langkah awal pemrosesan yang penting sebelum data dapat digunakan untuk analitik dan intelijen bisnis.
Apa itu profil data?
Profil data adalah laporan yang memberikan wawasan mendalam tentang atribut data perusahaan serta potensi masalah kualitas data yang mungkin terkandung di dalamnya. Laporan ini berfokus pada metadata dan informasi statistik, memberikan para peneliti gambaran komprehensif tentang isi data.
Ukuran statistik dalam profil data membantu menentukan kualitas data. Memberikan informasi tentang nilai minimum dan maksimum, data frekuensi, variasi, rata-rata dan modus, persentil dan pengetahuan lainnya tentang distribusi data.
Bagian metadata dalam laporan memberikan gambaran tentang jenis data yang dikumpulkan oleh suatu perusahaan. Hal ini mencakup aspek struktural, analisis kunci asing untuk memahami hubungan antara kumpulan data, dan analisis integritas referensial untuk memvalidasi konsistensi di antara tabel-tabel yang berbeda.
Mengapa profiling data penting?
Berikut adalah manfaat dari profiling data.
Meningkatkan organisasi data
Tidak jarang perusahaan besar memiliki beberapa set data yang berbagi informasi atau menyertakan detail serupa. Dengan menggunakan profiling data, perusahaan dapat mengidentifikasi sumber data dan menentukan bidang-bidang mana yang tumpang tindih satu sama lain. Dengan mengenali redundansi dapat membantu membersihkan data, meningkatkan organisasi, dan memfasilitasi proses berbasis data yang lebih baik. Standar kualitas data yang lebih baik membantu meningkatkan semua proses berbasis data dalam bisnis sekaligus mengurangi biaya operasional yang berkaitan dengan upaya duplikasi.
Tingkatkan kolaborasi
Laporan dari profil data juga dapat menghasilkan informasi tentang kepemilikan dan garis keturunan. Organisasi memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang siapa yang memiliki data apa dan dari mana asalnya. Pengetahuan ini dapat meningkatkan akuntabilitas dan mendorong kolaborasi yang lebih efektif.
Sederhanakan alur kerja
Profiling data mencakup proses otomatis yang memfasilitasi identifikasi metadata dan pelacakan aliran data. Para peneliti data Anda dapat menghabiskan lebih sedikit waktu pada proses identifikasi manual yang memakan waktu dan fokus pada tugas-tugas yang memerlukan keahlian teknis yang lebih tinggi. Anda juga dapat menghapus redundansi atau ketidakakuratan dan memastikan bahwa semua data yang digunakan sudah memenuhi standar yang lebih tinggi.
Tata kelola terpusat
Profiling data mengumpulkan informasi tentang data, memberikan tampilan terpadu tentang di mana data disimpan, siapa yang memilikinya, dan informasi apa yang tumpang tindih. Anda dapat mengatasi silo data dan meningkatkan akses data. Dengan mengambil pendekatan holistik dalam mendokumentasikan dan memetakan data, memastikan bahwa semua orang di organisasi Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang data mereka. Profiling juga menunjukkan hubungan antara berbagai set data dan melacak pergerakannya melalui sistem, yang sangat penting untuk kepatuhan.
Apa saja kasus penggunaan profiling data?
Ada beberapa kasus penggunaan profiling data.
Kualitas Data
Jika suatu operasi data gagal, salah satu cara termudah untuk menemukan penyebabnya adalah dengan melakukan profiling data. Laporan profil data menunjukkan jika data tidak lengkap, tidak akurat, atau mengandung karakter tak terduga yang dapat menyebabkan kesalahan. Insinyur data dapat menjalankan profil data secara berkala untuk memverifikasi bahwa operasi data berfungsi seperti yang diharapkan dan memastikan bahwa data tetap berkualitas tinggi.
Migrasi data
Insinyur data dapat memanfaatkan laporan profil data untuk mengenali kapan sistem data berada di bawah tekanan dan menentukan penyesuaian yang diperlukan untuk meningkatkan efisiensi operasional. Laporan profil data dapat memandu keputusan migrasi ke cloud atau pengaturan baru apa pun. Arsitek data dapat dengan cepat mengumpulkan informasi yang dibutuhkan untuk bekerja lebih efisien dan menyederhanakan pengembangan jalur data.
Manajemen data master
Data master adalah data inti yang digunakan di seluruh organisasi, biasanya menggambarkan pelanggan, produk, pemasok, atau aset utama lainnya. Aplikasi Master Data Management (MDM) adalah solusi perangkat lunak yang memungkinkan organisasi untuk mengelola dan menjaga konsistensi dan keakuratan data master mereka. Saat tim bekerja pada aplikasi MDM master, mereka menggunakan profil data untuk memahami sistem mana yang terintegrasi oleh proyek, cakupan aplikasi, dan apakah ada ketidakserasian data. Bisnis dapat memanfaatkan profiling data untuk mengidentifikasi masalah kualitas data, nilai null, dan kesalahan sedini mungkin, sehingga mempercepat standarisasi data dan mendukung MDM.
Apa saja jenis-jenis profiling data?
Ada beberapa teknik profiling data yang berbeda.
Penemuan struktur
Profiling data penemuan struktur adalah strategi yang memastikan semua data konsisten di seluruh basis data. Ini memeriksa semua data dalam bidang tertentu guna memverifikasi bahwa tersebut dalam format yang benar dan terstruktur secara konsisten dengan semua entri lain dalam bidang tersebut. Misalnya, penemuan struktur dapat memverifikasi bahwa semua nomor ponsel dalam daftar memiliki jumlah digit yang sama, menandai nomor yang nilainya hilang atau tidak kompatibel.
Penemuan konten
Profiling data penemuan konten adalah strategi yang bertujuan untuk mengidentifikasi masalah sistemik dalam data. Kesalahan ini dapat berupa nilai yang salah atau elemen individual yang tidak terstruktur dengan benar dalam database.
Penemuan hubungan
Profiling data penemuan hubungan adalah proses menelusuri bagaimana berbagai set data saling terhubung, mana yang digunakan bersama set data lain, dan bagaimana set data tersebut saling tumpang tindih. Gaya pembuatan profil ini pertama-tama memeriksa metadata untuk menentukan hubungan mana yang paling menonjol antara set data, kemudian mempersempit benang penghubung antar bidang untuk menunjukkan pandangan yang lebih menyeluruh tentang hubungan tersebut.
Penemuan metadata
Profiling data penemuan metadata membandingkan data dengan struktur yang diharapkan dengan menilai metadata-nya. dengan memeriksa bahwa data berperilaku dan beroperasi seperti yang diharapkan. Misalnya, jika suatu bidang dimaksudkan bersifat numerik tetapi menerima respon alfabetis, penemuan metadata akan menandai perbedaan ini sebagai kesalahan untuk ditinjau lebih lanjut.
Profiling berbasis lapangan
Profiling berbasis lapangan merupakan strategi yang mengidentifikasi masalah kualitas data pada suatu bidang dengan cara memeriksa apakah jenis data dan karakteristik cocok. Pendekatan ini dapat membantu mengidentifikasi inkonsistensi dalam data atau outlier apa pun yang dapat mendistorsi data.
Profiling multi-bidang menggunakan strategi serupa untuk memahami hubungan antara dua bidang yang berbeda. Yang juga dikenal sebagai profiling lintas bidang atau profiling lintas tabel, metode ini memastikan bahwa dua bidang kompatibel jika data mereka saling bergantung. Misalnya, pemeriksaan dapat memverifikasi apakah negara bagian tersebut cocok dengan kode pos yang sesuai dalam daftar alamat pelanggan.
Bagaimana cara kerja profiling data?
Berikut adalah tahap-tahap utama yang dilalui dalam proses profiling data.
Persiapan
Persiapan adalah merumuskan apa yang ingin Anda capai dengan profiling data Anda. Hal ini akan dimulai dengan mengidentifikasi bentuk profiling data mana yang paling efektif untuk mencapai tujuan bisnis Anda. Pada tahap ini, Anda juga akan menentukan bidang metadata yang ingin Anda teliti.
Penemuan data
Berikutnya, Anda akan memeriksa data apa yang ada di sistem Anda. Tahap ini bertujuan untuk mengumpulkan informasi tentang struktur data Anda, format, konten, dan hubungan potensial antara set data. Pada tahap ini, Anda dapat melakukan analisis statistik guna menentukan fitur data tertentu.
Standardisasi
Standardisasi memastikan bahwa format dan struktur di seluruh data Anda selaras. Pada tahap ini, Anda juga akan menghilangkan data duplikat dan menghapus redundansi, sehingga berkurang jumlah total data yang perlu dibersihkan pada langkah berikutnya. Jika Anda perlu menerapkan aturan bisnis untuk standardisasi data Anda, di sinilah validasi aturan data berlangsung.
Pembersih
pembersihan melibatkan pendeteksian dan menghapus kesalahan, memperkaya data dengan menghubungkannya dengan sumber data lain, dan memperbaiki inkonsistensi dalam set data yang lebih luas.
Peningkatan
Terakhir, proses profiling data berfokus pada perbaikan, yang melibatkan pemantauan kualitas data untuk memastikan bahwa setiap masalah diselesaikan secepat mungkin. Jika Anda memiliki tujuan tata kelola data atau strategi data tertentu, tahap ini adalah tempat Anda dapat memastikan kepatuhan dan verifikasi bahwa data Anda diserap dan di distribusikan dengan benar di seluruh organisasi Anda.
Apa saja fungsi profiling data yang umum?
Berikut ini adalah alat dan fungsi profiling data yang umum digunakan.
Fungsi matematika
Fungsi matematika dalam profiling data adalah metode untuk menghitung kelengkapan data dan mengidentifikasi pola-pola yang ada di seluruh set data. Misalnya, nilai absolut, daya, log, dan lain-lain.
Fungsi agregat
Fungsi agregat fokus pada pengumpulan beberapa bidang dari baris atau kolom dan kemudian mengembalikan nilai tunggal untuk meringkas informasi tersebut. Misalnya, rata-rata, hitungan, maksimum, variasi, dan sebagainya.
Fungsi teks
Fungsi teks adalah strategi untuk memeriksa entri data alfabetis, membantu menilai kualitas data dari bidang teks ini dan berinteraksi dengannya. Sebagai contoh, find, char, trim, dan lain-lain.
Fungsi tanggal dan waktu
Fungsi tanggal dan waktu memungkinkan peneliti untuk memeriksa data yang mencakup bidang ini. Anda dapat menyelidiki tanggal atau waktu tertentu, menghitung perbedaan antara tanggal, atau mengembalikan informasi terperinci dari bidang ini. Sebagai contoh, mengonversi zona waktu, mengembalikan bulan, tahun, dan hari dari tanggal tertentu, dan lain-lain.
Fungsi jendela
Alat profiling data dengan fungsi jendela memungkinkan Anda untuk menganalisis informasi berdasarkan kolom. Anda dapat melakukan profiling antar kolom dan profiling kolom pada jendela data yang bergerak. Misalnya, jumlah jendela bergerak, maksimal, dan lain-lain.
Fungsi jaringan
Fungsi jaringan beroperasi pada untaian (string) yang berisi konten XML. Untuk data apa pun yang terhubung ke layanan web, fungsi ini merupakan alat investigasi yang efektif. Sebagai contoh, mengonversi bidang data atau mengekstrak nilai dari objek JSON.
Bagaimana dukungan AWS menunjang kebutuhan profiling data Anda?
Katalog Amazon SageMaker menyediakan skor kualitas data yang membantu Anda memahami berbagai metrik kualitas, seperti kelengkapan, ketepatan waktu, dan akurasi dari sumber data Anda. Amazon SageMaker Catalog terintegrasi dengan Kualitas Data AWS Glue dan menyediakan API untuk mengintegrasikan metrik( kualitas data dari solusi kualitas data pihak ketiga. Pengguna data dapat melihat bagaimana metrik kualitas data berubah seiring waktu untuk aset langganan mereka. Untuk membuat dan menjalankan aturan kualitas data, Anda dapat menggunakan alat kualitas data pilihan Anda, seperti kualitas data AWS Glue. Dengan metrik kualitas data di SageMaker Catalog, pengguna data dapat memvisualisasikan skor kualitas data untuk aset dan kolom, membantu membangun kepercayaan terhadap data yang digunakan untuk pengambilan keputusan.
AWS Glue adalah layanan integrasi data nirserver yang menyederhanakan proses penemuan, penyiapan, dan penggabungan data untuk analitik, AI/ML, dan pengembangan aplikasi. Layanan ini menyediakan semua kapabilitas yang diperlukan untuk integrasi data, memungkinkan Anda untuk mulai menganalisis data Anda dan menggunakannya dalam hitungan menit, bukan bulan.
AWS Glue DataBrew adalah fitur penyiapan data visual dalam AWS Glue yang menyediakan kapabilitas pembuatan profil data. Anda dapat:
- Pilih dari lebih dari 250 transformasi yang sudah siap pakai untuk mengotomatisasi tugas persiapan data, tanpa perlu menulis kode sama sekali.
- Secara otomatis mengonversi anomali, mengonversi data ke format standar, dan memperbaiki nilai yang keliru.
- Segera manfaatkan data yang sudah disiapkan untuk analitik dan proyek AI/ML.
Membuat aturan kualitas data secara manual dengan menulis kode untuk memantau alur data merupakan tantangan penting dalam pembuatan profil data. AWS Glue Data Quality adalah fitur lain yang secara otomatis menghitung statistik, menyarankan aturan kualitas data, memantau, dan memberi tahu Anda saat terdeteksi masalah.
Mulailah dengan profiling data di AWS dengan membuat akun gratis hari ini.